Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния проблемы исследования... 12
1.1 Анализ существующих подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами в отрасли телекоммуникаций 12
1.2 Критический анализ информационных систем в области управления взаимоотношениями с клиентами 20
1.3 Организационно-функциональная характеристика объекта исследования 28
1.4 Обоснование использования новых информационных технологий в интересах повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами 35
Глава 2. Имитационное моделирование бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами 45
2.1 Разработка модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами 45
2.2 Постановка задачи имитационного моделирования 52
2.3 Разработка и исследование математической модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами 59
2.4 Идентификация законов распределения случайных величин 67
2.5 Разработка укрупненной схемы моделирующего алгоритма бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами 75
2.6 Разработка детализированной схемы моделирующего алгоритма бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами 83
2.7 Формирование результатов имитационного моделирования 90
2.8 Экономическая интерпретация результатов имитационного моделирования 98
2.9 Анализ чувствительности результатов имитационного моделирования 105
2.10 Оценка адекватности имитационной модели 113
Глава 3. Разработка функциональной схемы интеллектуальной информационной системы управления взаимоотношениями с клиентами 123
3.1 Исследование методики применения имитационной модели в рамках интеллектуальной информационной системы 123
3.2 Анализ архитектуры интеллектуальной информационной системы 131
3.3 Выбор инструментального средства реализации интеллектуальной информационной системы 139
Глава 4. Применение интеллектуальной информационной системы для повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами 149
4.1 Разработка решений по управлению взаимоотношениями с клиентами 149
4.2 Разработка и анализ ситуаций принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами 156
4.3 Разработка подсистемы принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами 163
4.4 Формирование рекомендаций по управлению взаимоотношениями с клиентами в результате использования интеллектуальной информационной системы 171
4.5 Оценка эффективности управления взаимоотношениями с клиентами в результате применения интеллектуальной информационной системы 179
Заключение 189
Список использованных источников 191
Приложение
- Критический анализ информационных систем в области управления взаимоотношениями с клиентами
- Разработка и исследование математической модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами
- Выбор инструментального средства реализации интеллектуальной информационной системы
- Разработка и анализ ситуаций принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами
Введение к работе
Исторически сложилось так, что информационным технологиям (ИТ) в управлении предприятием отводилась сервисная, вспомогательная роль. Это было обусловлено прежде всего существовавшим в середине 1990-х годов уровнем развития теории и практики ИТ. Наибольшие усилия в области ИТ в то время были направлены на автоматизацию отдельных функций на рабочих местах сотрудников предприятий. Соответственно, основная цель этих процессов формулировалась как облегчение работы при выполнении рутинных операций, ускорение выполнения работ и повышение качества конечного результата.
Революционные изменения, произошедшие в последнее десятилетие, связанные в первую очередь с удешевлением вычислительной техники, приближением вычислительных мощностей к рабочим местам сотрудников и развитием программного обеспечения, привели е переосмыслению роли ИТ в деятельности современных предприятий.
В настоящее время ИТ рассматриваются как рычаг для оптимизации бизнес-процессов предприятия на базе сквозной автоматизации составляющих их бизнес-функций. С этим связано появление специализированных инструментов для построения аналитических систем и систем поддержки принятия решений на всех уровнях управления предприятием, а также интегрированных систем управления предприятием. То есть, цель применения современных ИТ на предприятии можно сформулировать как обеспечение организационно-структурного развития для решения бизнес-задач, стоящих перед компанией.
Динамичное развитие телекоммуникационных компаний (ТКК), совершенствование их информационно-технологической инфраструктуры, расширение номенклатуры оказываемых услуг, процессы реорганизации, происходящие в отрасли связи, неизбежно приводят к появлению новых потребностей, моральному старению имеющихся информационных систем (ИС), возникновению «узких» мест в управлении ТКК.
Появление новых бизнес-моделей ТКК, использующих новые ИТ, обусловлено рядом объективных причин.
Во-первых, это быстрые темпы изменений, происходящих в отрасли, где появляются новые участники мирового телекоммуникационного рынка, новые продукты, услуги и их заменители; определяются новые направления деятельности операторов; изменяются границы и зоны их влияния, что приводит к росту конкуренции.
Во-вторых, меняется внешняя для оператора среда: появляются производственные технологии, требующие применения современных телекоммуникационных средств; изменяются условия государственного и общественного регулирования; меняется поведение потребителей, на деятельность ТКК все большее влияние оказывают макроэкономические и политические факторы.
В-третьих, возрастающую роль в этих процессах начинает играть сам потребитель услуг: меняются его поведение, субъективные пристрастия и вкусы; возрастают его требования к спектру и качеству услуг, структуре тарифов; у него появляется возможность пользоваться альтернативными источниками услуг.
В-четвертых, продолжают развиваться тенденции, связанные с ростом необходимой информированности участников мирового рынка, интенсивным развитием частного бизнеса, широким применением технологий мобильной связи и Интернета. Особую роль при этом играют партнерство, кооперация и сотрудничество в разных отраслях производства и жизни людей (активную поддержку в этом оказывают международные финансовые институты).
Однако российские консалтинговые фирмы часто внедряют в хозяйственную практику предприятий устаревшие, утратившие свою актуальность управленческие решения и технологии, которые не позволяют создать условия для достижения стратегических целей ТКК по позиционированию ее на рынке.
Время выдвигает качественно новые требования к современным знаниям в области предсказания и прогнозирования развития отрасли телекоммуникаций. В этой связи необходимо провести исследование по использованию новых ИТ: в частности, метода имитационного моделирования (МИМ) и технологии экс-
пертных систем (ЭС), для научно обоснованной информационной поддержки бизнес-процессов ТКК.
Актуальность темы
В настоящий момент конкурентный рынок телекоммуникаций в нашей стране находится в стадии формирования и пока далек от совершенства в сфере управления бизнес-операциями, но некоторые тенденции его развития уже определились. В частности, это относится к совершенствованию информационных технологий (ИТ) управления взаимоотношениями компаний-операторов с пользователями услуг связи. Практически для любой телекоммуникационной компании (ТКК) на первом месте сегодня стоит решение методологических проблем, связанных с созданием эффективной модели управления компанией, с учетом особенностей развития региональных рынков связи, реинжинирингом основных бизнес-процессов, касающихся работы с клиентами.
Однако невозможно управлять бизнес-процессом с помощью инструментов, которые не соответствуют его сложности. В соответствии с законом У. Эшби, сложность механизма управления должна соответствовать сложности объекта управления. По этой причине достаточно сложные инструменты искусственного интеллекта оказались востребованными практикой управления.
По существу, прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов. По мнению академика А.А. Самарского, «методология математического моделирования может и должна быть ядром ИТ, всего процесса информатизации общества» [98]. Часто новые идеи (например, в управлении производством и экономикой) длительное время не находят применения на практике по той причине, что система, в которую они должны быть внедрены, обладает большой внутренней сложностью и последствия предлагаемых преобразований трудно предсказать. С помощью имитации можно организовать проверку и демонстрацию новых идей и обосновать, таким образом, их принятие или отклонение [122, с. 15].
В России становление метода имитационного моделирования (МИМ), как научной и прикладной дисциплины, связано с именем члена-корреспондента АН СССР Н.П. Бусленко. Методологической основой для развития МИМ явились работы отечественных ученых: Н.Н. Моисеева, В.М. Глушкова, Т.И. Марчука, И.Н. Коваленко, Д.И. Голенко и др.. За рубежом значительный вклад в исследование сложных систем и разработку теории управления внесли: Т. Саати, Т. Нейлор, И. Такахара, К. Шеннон, Д. Мако, и др.
Однако в работах не уделялось внимания вопросам применения новых ИТ в управлении взаимоотношениями с клиентами ТКК, в результате оптимизация осуществляется недостаточно эффективно. Таким образом, интеллектуализация систем принятия управленческих решений по взаимодействию с клиентами представляется исключительно перспективным направлением повышения эффективности функционирования ТКК.
Цель работы и задачи исследования
Целью работы является разработка ИИС управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК за счет применения МИМ к исследованию бизнес-процессов в интересах повышения эффективности экономической деятельности ТКК.
Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:
Разработать имитационную модель (ИМ) бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК в интересах повышения эффективности управления бизнес-процессом и ТКК в целом.
Разработать функциональную схему ИИС, реализующую механизм выбора наиболее успешного решения по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с учетом применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).
Разработать подсистему принятия решений в ИИС, осуществляющую интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотно-
8 шениями с клиентами региональной ТКК на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).
4. Повысить эффективность управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с помощью ИИС, разработанной на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).
Объект исследования
Объектом исследования являются реальные бизнес-процессы региональной ТКК, их особенности в интересах повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами ТКК.
Методика исследования
В работе использовались теория и методы подготовки управленческих решений, теория моделирования сложных процессов и систем, теория массового обслуживания, теория вероятностей и математическая статистика, теория экономических ИС, теория проектирования баз знаний ИИС, теория факторного
анализа.
Результаты, выносимые на защиту
Результаты исследования бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК и его анализ в интересах применения МИМ в качестве инструмента повышения эффективности управления ТКК.
ИМ бизнес-процесса взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК, анализирующая эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами и являющаяся основой для выбора управляющих решений в ИИС.
Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса.
9 4. Подсистема принятия решений в ИИС, реализующая интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения базы знаний.
Научная новизна работы
ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК предложена впервые, и ее применение позволяет в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса, что служит основой для выбора управляющих решений в ИИС.
Функциональная схема ИИС отличается тем, что она реализует принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, что обеспечивает новую технологию управления ТКК на основе объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.
Подсистема принятия решений в ИИС отличается использованием алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений, основанных на анализе дерева решений, на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и на логической увязке принимаемых решений, что обеспечивает реализацию метода принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе базы знаний и стратегии логического вывода.
10 Практическая значимость
Практическую значимость работы представляют следующие результаты:
ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК, позволяющая в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса и на этой основе производить выбор управляющих решений.
Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, и на этой основе обеспечивающая новую технологию управления ТКК в результате объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.
Разработанная подсистема принятия решений в ИИС, реализующая алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами на основе имитационного моделирования, внедренная в составе системы управления взаимоотношениями с клиентами в деятельность региональной ТКК, позволяющая осуществлять информационную поддержку процессов обслуживания клиентов.
Вышеуказанные результаты работы внедрены в филиале ОАО «ВолгаТе-леком» в Чувашской Республике, а также приняты для использования в учебном процессе в курсах «Перспективные информационные системы в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов», «Интеллектуальные информационные системы» на кафедре «Экономические и информационные системы» Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики. Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.
Апробация работы
Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на следующих конференциях: VII Международной конференции «Проблемы Техники и Технологий Телекоммуникаций», (Самара, 2006); XIV, XVI Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава научных работников и аспирантов ПГУТИ (Самара, 2007, 2009 гг.); Международной молодежной научной конференции «XV Туполевские чтения», ( Казань, 2007); II отраслевой научной конференции «Технологии информационного общества», (Москва, 2008); V юбилейной Международной научно-практической конференции «Татищеские чтения: актуальные проблемы науки и практики», (Тольятти, 2008).
Публикации
Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 12 источниках, включающих 8 статей, 4 материала конференций. Результаты работы опубликованы в 2 изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий из списка ВАК
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения, библиографического списка из 124 наименований и приложения. Работа содержит 200 страниц машинописного текста, включая 58 рисунков и 45 таблиц.
Критический анализ информационных систем в области управления взаимоотношениями с клиентами
Бизнес ТКК, работающих на высококонкурентном и клиентоориентиро-ванном рынке, требует постоянного внимания к процессу взаимоотношений с клиентами. Это определяет объективные потребности операторов связи в специализированном программном обеспечении, обеспечивающем комплексный обзор деятельности компании в свете управления работой с клиентами, партнерами и дилерами.
По данным Gartner Dataquest, российский рынок CRM, составлявший $5 млн в 2001 году и $11 млн в 2002 году, в 2003 году составил $35 млн. В 2004 году он оценивался в $50 млн (для сравнения: китайский рынок CRM — $37 млн). Основными являются финансовый и телекоммуникационный сегменты. Их совокупные объемы составляют тысячи рабочих мест, 80% из которых - малые проекты в 15-30 рабочих мест, а 20% — крупные проекты в сотни мест. Если на западном рынке количество CRM-систем измеряется сотнями, то в России представлен довольно узкий спектр решений, в основном крупных поставщиков, давно предлагающих свои ERP-системы. В то же время, количество отечественных разработчиков CRM увеличивается почти каждый месяц. Таким образом, перед российским покупателем стоит проблемы выбора из двух десятков систем (рисунок 1.1). Но между собой решения кардинально различаются, так как нацелены на разные сегменты.
По мнению экспертов, наиболее перспективными в области сложных интегрированных решений, включающих CRM как один из блоков, являются SAP и Oracle - они объявили CRM одним из основных приоритетов на этот год в развитии бизнеса. Кроме этого, обе ком пании имеют прочные позиции на рынке. Решения компании Siebel, мирового лидера в области CRM, пришли в Россию благодаря усилиям российских компаний, однако сам Siebel не заинтересован в России как потенциальном рынке.
Решения, представленные в России, имеют весьма существенные различия и в методологии. По мнению российских разработчиков, отечественные приложения лучше учитывают отличия местного рынка, хотя и имеют меньше опыта по работе с большим количеством клиентов.
Функционально CRM представляет из себя комплекс инструментов по работе с информацией, включающий клиентскую базу и ряд методик, которые позволяют систематизировать данные и регламентировать порядок работы с ними. Система настроена на формирование исчерпывающих данных по клиентам для дальнейшего использования информации в интересах своего бизнеса.
Стандартная функциональность CRM-системы включает в себя базу данных по продуктам, услугам и ценам компании, информацию о состоянии рынка и конкурентах; систему планирования деятельности; модули управления контактами, управления оперативными взаимодействиями с клиентами, управления заключенными сделками и потенциальными сделками; содержит инструменты для проведения телемаркетинга, генерации отчетов; обеспечивает автоматическую подготовку коммерческих предложений, позволяет проводить анализ и сегментацию целевой аудитории, создавать списки потенциальных клиентов и распределять их между торговыми представителями, планировать проведение маркетинговых кампаний и исследований и анализировать их результаты. Функциональность каждого конкретного программного решения по разным причинам может отличаться от вышеприведенной.. Чаще всего, потому что она, в известной мере, избыточна. Точнее, обладает таким набором инструментов, который на практике нужен не каждой ТКК. С учетом этого обстоятельства структура современных систем всегда носит модульный характер, что позволяет минимизировать первоначальные вложения в покупку ш внедрение системы, а по мере роста и усложнения бизнеса наращивать ее функциональность.
Для эффективного решения задач управления взаимоотношениями с клиентами каждая из CRM-систем имеет свою направленность, которая может выражаться в отраслевом характере, либо в объеме реализованных функций: 1) Contact Management — ведение расширенной записи по каждому контакту, отдельный профайл по каждому клиенту, ведение историй контактов, организационные диаграммы и возможность собирать клиентов в различные группы и др. 2) Account Management — ведение информации по контрагентам (в том числе - клиентам, партнерам, агентам, конкурентам). Вся информация, включая историю взаимоотношений, планируемые/ реализованные сделки, контракты, финансовые/ бухгалтерские данные и др. 3) Time Management - модуль, помогающий скоординировать работу всех подразделений во времени — календарь, перечень задач, также различные модули сопряжения с факсом, электронной почтой и др. средствами связи. 4) Sales Management — максимум информации и возможностей, связанных непосредственно с продажей - циклы, статистика, территориальная привязка, генерация отчетов, история продаж и т.д. Взгляд на продажи как на процесс с делением его на стадии позволяет осуществлять прогнозирование и эффективно управлять продажами. 5) Customer Service - интерактивная поддержка клиентов (Интернет, виртуальные частные сети и др.), возможность клиентам самим получить необходимую инфо, планирование работ с клиентами, статистика обращений, генерация отчетов, учет временных затрат специалистов, возможность оценки стоимости поддержки и прочее. 6) Field Force Automation - возможности групповой работы с клиентами, разделенными по региональным, отраслевым и другим признакам, совместной работы территориально удаленных подразделений. 7) Partnership Relations Management (PRM) - управление взаимоотношениями с партнерами. 8) Telemarketing/telesales - интеграция с call-center, ведению статистики, записи стандартных вопросов и ответов и полноценного использования других возможностей средств коммуникаций с клиентами через электронную почту, ІР-телефонию и т.д. 9) Marketing - модуль статистики, планирование и ведение различных маркетинговых акций, контроль отдачи и расчет эффективности, моделирование, вспомогательный (учебный) материал, сегментация потребителей и другое.
Разработка и исследование математической модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами
Для разработки ИМ необходимо выбрать математическую схему, которая ближе всего подходит для описания рассматриваемого бизнес-процесса. При этом создается математическая модель, которая отражает реальную ситуацию. Для разработки математической модели необходимо выбрать основные параметры и характеристики, характеризующие бизнес-процесс, а также целевую функцию, на основе которой выбирается оптимальное значение данных характеристик. В качестве параметров начального состояния объекта можно принять количество клиентов, количество оборудования ТКК, сдаваемого в аренду. Правильный выбор способа математического описания бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК во многом определяет эффективность будущей ИМ. Если рассматривать ТКК как типичную, производственную систему, то в ее рамках обычно функционируют агрегированные группы оборудования (производственные агрегаты) [45]. В отличие от типичных производственных агрегатов, где сырьем на входе и продукцией на выходе являются материалы или изделия, в агрегатах ТКК вместо материалов и изделий циркулируют объемы обрабатываемой информации, которые могут быть либо потоками цифровых данных, либо отдельными информационными сообщениями. При разработке ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами, имеющей прогнозный характер, было выявлено, что обслуживание заявок производят агрегаты, относящиеся к типу дискретно-непрерывных. Данный тип агрегатов обладает свойствами как дискретных, таки непрерывных агрегатов. Поступление заявок на обслуживание на вход агрегатов дискретно-непрерывного типа (ДНТ) и выдача их с выхода производится отдельными порциями или партиями - аналогично дискретному агрегату.
В анализируемом бизнес-процессе этим порциям соответствуют требования на обслуживание. В то же время процесс обслуживания заявок в агрегате ДНТ осуществляется путем воздействия на параметры заявки аналогично непрерывному агрегату. При этом длительность обработки в агрегате ДНТ необходимо рассматривать как случайную величину, для которой характерны значительные изменения ее коэффициентов вариации. Обычно для агрегатов ДНТ в ТКК изменение коэффициента вариации находится в пределах от 0,3 до 0,7. На примере типовых производственных систем установлено, что процесс функционирования агрегатов ДНТ можно с приемлемой степенью адекватности описать в математическом виде с помощью теории массового обслуживания и с применением моделей систем массового обслуживания (СМО) [45]. При исследовании бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами ТКК выбор модели определяется не только его спецификой, но и видом задачи управления. Здесь рассматривается задача прогнозирования ценности клиентов, результатом решения которой является выбор наиболее ценных клиентов компании с точки зрения приносимой ими прибыли. В данном случае информация о количестве клиентов компании является входной информацией агрегата ДНТ. Поскольку данные события имеют случайный характер, и интервалы между ними также случайны, то входная информация агрегата ДНТ может быть представлена в виде дискретного потока случайных сообщений.
Поэтому для имитации функционирования исследуемого бизнес-процесса может быть применена модель массового обслуживания. Сообщения в этой модели соответст вуют требованиям на обслуживание, а отдельным элементам управляющей части (устройствам, людям) - обслуживающие аппараты. В этой связи применение модели массового обслуживания весьма эффективно, так как позволяет использовать не только широко разработанные аналитические методы, но, главное - методы моделирования случайных процессов обслуживания. Перейдем к некоторым аспектам выбора и конструирования математической схемы функционирования исследуемого бизнес-процесса. Имитационное моделирование должно базироваться не на одном универсальном агрегате, который можно настроить на любой объект и описать математически. Должно быть множество блоков, выполняющих типовые функции, и при создании блок-схемы ИМ (рисунок 2.2) каждый элемент реального объекта замещается блоком, выполняющим функцию, сходную с той, которая имеет место в реальности. Каждый блок ИМ описывается математически, однако взаимодействие между этими блоками в рамках общей блок-схемы модели не может определяться в терминах какой либо математической теории. В основе формализации типовых блоков лежит представление их в виде блок-схемы, у которой входы, выходы, состояния и параметры связаны определенной математической зависимостью, которую легко реализовать программными методами. Рассмотрим формализацию основных типовых блоков. Для простоты не будем вводить описания состояний и параметров, подразумевая, что правила или соответствующие функциональные преобразования как раз и фиксируют состояния и параметры данного типового блока. СМО является элементарным блоком и предназначена для замещения части сложной системы, связанной с обслуживанием массовых заявок. Канал СМО представлен в блок-схеме как интегрирующий блок, который начинает работать при приходе входного сигнала. Функционирование исследуемого бизнес-процесса как СМО можно представить в виде последовательного изменения состояний системы во времени S = S(t), описанного параметрами Si(t), S2(t), ..., Sn(t) в и-мерном фазовом пространстве состояний. Задачей моделирования функционирования бизнес процесса есть построение указанных функций, а также вычисление некоторых зависимых от них величин показателей эффективности СМО. В памяти ЭВМ отводится несколько ячеек для переменных, характеризующих состояние СМО в целом и отдельных её элементов. Содержимое этих ячеек изменяется в соответствии с алгоритмом моделирования так, как это происходит в реальной СМО при её функционировании. Отдельная ячейка содержит текущее системное время, указывающее, к какому моменту времени относится состояние СМО, записанных в памяти ЭВМ. Содержимое указанных ячеек памяти меняется путем циклического повторения основной части алгоритма моделирования, называемой шагом имитации. За один шаг осуществляется переход к следующему значению системного времени, т.е. продвижение по времени или продвижение стрелок системных часов. Попутно изменяется значение переменных, характеризующих состояние СМО. Таким образом, шаг за шагом, имитируется смена состояний СМО, т.е. моделируется процесс функционирования СМО. Состояние СМО в текущий момент времени описывается вектором — состояние обслуживающего аппарата (А;).
Выбор инструментального средства реализации интеллектуальной информационной системы
Реализацию МИМ и концепции ЭС в рамках разработанной методологии моделирования целесообразно осуществить в виде одной из функциональных подсистем общей замкнутой модели. Блок принятия решений по управлению представляет собой программные продукты, реализующие методы принятия решений по управлению на основе ИМ и базы знаний. Одно из наиболее важных решений, необходимое для разработки ИИС управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе имитационного моделирования, касается выбора программного обеспечения. Если программное обеспечение недостаточно гибко или с ним сложно работать, то имитационное моделирование может дать неправильные результаты или оказаться невыполнимым. К ИМ как к конечному программному продукту предъявляются высокие требования. Во-первых, разработчик должен организовать удобное взаимодействие пользователя с ИМ, для чего необходимо программировать специальные модули, обеспечивающие ввод-вывод информации в удобной для пользователя форме. Во-вторых, ИМ должна быть составлена с учетом возможности ее дальнейшей модификации, так как в дальнейшем подразумевается полное создание ИИС, поэтому разработчик должен предусмотреть обоснованные стандарты на организацию межмодульного интерфейса в ИМ. Прежде чем приступить к выбору инструментального средства для создания ИИС необходимо рассмотреть наиболее важные требования, предъявляемые к программам имитационного моделирования. Одним из наиболее важных требований, предъявляемых к программному продукту имитационного моделирования, является гибкость при моделировании, то есть возможность моделировать системы с различным уровнем сложности [75]. Программное обеспечение должно быть снабжено хорошими средствами отладки, так как мощный отладчик может позволить отслеживать отдель-ные объекты по всей модели, чтобы убедиться в правильности их обработки и проверять состояние модели при каждом возникновении нового события. Желательным представляется наличие возможности создания дружественного интерфейса и возможность работы с графикой. Важным требованием является наличие механизма для генерирования независимых значений, равномерно распределенных в интервале [0,1]. При этом для каждого из прогонов ИМ, применяя одни и те же исходные условия, необходимо использовать отдельные наборы случайных чисел и иметь возможность приводить статистические счетчики в исходное состояние.
При выборе программного средства необходимо рассмотреть, для какой платформы оно предназначено. Большинство существующих на сегодняшний день программных средств имитационного моделирования работают на ЭВМ с системой Windows и на рабочих станциях UNIX. При возможности работы пакета на разных платформах, ему необходимо обеспечивать совместимость с другими платформами и уделить внимание тому, какие операционные системы поддерживает пакет. Для оценки показателей работы ИМ в программе должна быть заложена возможность создавать стандартные отчеты и возможность сохранения различных моделируемых сценариев в базе данных. В качестве инструментальных средств построения ИМ используются специализированные пакеты имитационного моделирования, а также языки традиционного программирования (C++, Pascal). Рассмотрим характеристики пакетов имитационного моделирования. Исторически пакеты имитационного моделирования разделились на два основных типа: языки имитационного моделирования и предметно-ориентированные программы моделирования. Языки имитационного моделирования по своей природе универсальны, разработка ИМ здесь подразумевает написание кода. В целом они предоставляют достаточно гибкие возможности моделирования, но часто трудны в использовании. Программы моделирования ориентированы на решение определенной задачи, в них ИМ разрабатывается с использованием графики, диалоговых окон и раскрывающихся меню. Программы моделирования иногда проще изучать и использовать, но при решении некоторых задач они не могут обеспечить достаточную гибкость моделирования. В последние годы создатели языков имитационного моделирования попытались сделать программное обеспечение более простым в употреблении. Для этого они использовали графический подход к построению ИМ. Теперь типичный сценарий, может быть снабжен панелью инструментов с пиктограммами для построения ИМ. Разработчик выбирает пиктограммы с помощью мыши и помешает их в рабочую область. Затем он соединяет пиктограммы, чтобы обозначить именованные потоки в исследуемой системе. Двойным щелчком мышью на пиктограмме можно вывести диалоговое окно, где уточняются параметры для добавляемых пиктограмм. Предположим, пиктограмма предоставляет устройство обслуживания в какой-либо системе, в этом случае диалоговое окно позволяет уточнить информацию о числе параллельных устройств обслуживания, распределение времени обслуживания для каждого из них, о том, может ли устройство прийти в неисправность (если да, то каким образом). В то же время разработчики предметно-ориентированных программ моделирования сделали свои программные средства более гибкими, обеспечив в некоторых местах ИМ возможность программировать с использованием псевдоязыка. По крайней мере, в одной программе моделирования сейчас можно изменять существующие моделирующие конструкции и создавать новые. Все это привело к тому, что отличия между языками имитационного моделирования и программам моделирования стали менее заметными.
Разработка и анализ ситуаций принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами
Анализ ситуаций — это первый этап принятия решений в ситуационном управлении. Суть ситуационного управления состоит в преобразовании ситуаций. При этом существует несколько определений ситуаций, не противоречащих друг другу и отражающих основные свойства систем и вид моделей. В данном случае под ситуацией будем понимать возникшее состояние бизнес-процесса и внешней среды, характеризуемое множеством значимых параметров. Процедура ситуационного управления в общем случае может быть представлена преобразованием следующего вида [63]: где S,{Pj} - существующая і-я ситуация, обусловленная определенными значениями вектора Р} параметров; a{Fk} - алгоритмы формирования решений по преобразованию ситуации Si = I+I В бизнес-процессе взаимоотношений с клиентами ситуация может быть определена четырьмя параметрами: вектор параметров, идентифицирующих ситуацию; На рисунке представлена схема-классификация ситуаций, возможных при функционировании бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК. В зависимости от величины прибыли по отдельным категориям клиентов ситуации можно разделить на группы благоприятных (Sn S„ ) и неблагоприятных Группа ситуаций 5/5 когда прибыль по исследуемой категории клиентов остается на прежнем высоком уровне, считается благоприятной и требует действий по удержанию клиентов, поскольку их потеря станет чувствительной для бизнеса). Группа ситуаций S„, когда прибыль по исследуемой категории клиентов повышается, считается благоприятной. В этой ситуации принимаются решения по расширению и углублению коммерческих взаимоотношений с клиентами. Неблагоприятные ситуации снижения прибыли (Sw, SIV) требуют активного вмешательства с целью изучения причин сложившегося положения. Они должны быть подробно проанализированы в соответствии с причинно-следственными зависимостями параметров (рисунок 4.2).
Выбранный принцип разделения ситуаций на благоприятные, удовлетворительные и неблагоприятные отражает глобальное состояние бизнес-процесса и служит основой для разработки графа ситуаций. При описании ситуации St{Pj} вектор Р = {Р[1],Р[2],Р[3],Р[4]}, состоящий в данном случае из четырех координат, позволяет оценить состояние бизнес-процесса и выявить тенденцию развития ситуации. Если учесть, что каждый параметр вектора Р моделируется как непрерывная величина, то число возможных неповторяющихся ситуаций С будет бесконечно большим. В то же время лишь некоторые ситуации, а точнее, переходы из одной ситуации в другую требуют управления. Переходы S,. = Sl+l можно определить изменением знака одного или нескольких параметров вектора Р. Тогда преобразование исходного множества {С} в допустимое {S} сокращает число вершин в графе ситуаций. Но и среди множества допустимых ситуаций {S} можно выделить подмножество реальных ситуаций {s}, характеризующееся включением только управляемых ситуаций: {S} є {С}; {s} є {S} [63]. С учетом высказанных соображений граф ситуаций, используемых в ИИС при управлении взаимоотношениями с клиентами, может быть представлен в виде дерева, ветви которого определяют ситуации. На первой ступени иерархии выделяется восемь ситуаций при оценке прибыльности категорий клиентов (рисунок 4.3). Обозначения на рисунке 4.3: - Р(РЩ) 0 - положительное изменение прибыли ТКК Р за счет изменения фактора прибыли по первой категории клиентов Р[1]; - тахР(Р[1]) - наиболее существенное положительное влияние на изменение прибыли ТКК Р оказал фактор прибыли по первой категории клиентов Р]Х\; - mm Р(Р[\])- наиболее существенное отрицательное влияние на изменение прибыли ТКК Р оказал фактор прибыли по первой категории клиентов Р[1]. Для более детального рассмотрения прибыльности категорий клиентов на следующей ступени иерархии выделено сто пятьдесят две ситуации. В том числе при оценке показателей: - выручки: шестнадцать ситуаций по одной категории клиентов. Всего выделено четыре категории клиентов и соответственно шестьдесят четыре ситуации (рисунок 4.4); - условных эксплуатационных расходов: десять ситуаций по одной категории клиентов, и соответственно сорок ситуаций по всем категориям (рисунок 4.5); - условных коммерческих расходов: двенадцать ситуаций по одной категории клиентов, и соответственно сорок восемь ситуаций по всем категориям (рисунок 4.6). Всего выделяется сто шестьдесят базовых ситуаций, предполагающих различные алгоритмы управления.
![Управление в социально-экономических системах на основе моделирования ценозов: теория, методология, инструментарий : [ҐЄбв]](/i/i/4390/392853.png "Управление в социально-экономических системах на основе моделирования ценозов: теория, методология, инструментарий : [ҐЄбв] Кузьминов Александр Николаевич")
